AI (Intelligence artificielle) est né du séminaire d'été organisé par le Dartmouth College en 1956. Lors de la conférence, le terme « intelligence artificielle » a été formellement proposé pour la première fois. Les avancées technologiques en matière de puissance de calcul ont favorisé le développement de l’intelligence artificielle les unes après les autres. Ces dernières années, avec la disponibilité croissante du Big Data, la troisième vague de développement de l’intelligence artificielle est arrivée. En 2015, l'algorithme d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage profond a dépassé pour la première fois les humains en termes de précision de reconnaissance d'image du concours ImageNet, et l'intelligence artificielle a fait de grands progrès sur la voie du développement. Avec des percées dans la vision par ordinateur sans souci Dans la recherche, l’apprentissage profond a connu de grands succès dans différents domaines de recherche tels que la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle a montré un grand potentiel dans tous les aspects de la vie.
Combinés au stade de développement de la technologie de l'intelligence artificielle, certains concepts principaux sont expliqués grossièrement comme suit.
IA : Toutes les technologies qui permettent au cerveau informatique de simuler le comportement humain.
L'apprentissage automatique : un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Des algorithmes et des méthodes qui sont continuellement améliorés par l'apprentissage des données.
Apprentissage profond : un sous-ensemble de l'apprentissage automatique (ML). En utilisant une structure multicouche qui simule le réseau neuronal du cerveau humain, un algorithme d'apprentissage qui obtient des informations précieuses à partir d'une grande quantité de données.
2. La nouvelle force de l'intelligence artificielle, STMicroelectronics Deep Edge AI est née
À l'heure actuelle, la technologie de l'intelligence artificielle est principalement utilisée dans les scénarios de cloud en raison de la demande de puissance de calcul. En raison de la limitation du délai de transmission des données et d'autres facteurs, les solutions basées sur le cloud peuvent ne pas être en mesure de répondre aux besoins de certains utilisateurs en matière de sécurité des données, de réactivité du système, de confidentialité et de consommation électrique des nœuds locaux. Dans une solution d'intelligence artificielle centralisée, les appareils embarqués (enceintes intelligentes, appareils portables, etc.) s'appuient généralement sur des serveurs cloud pour atteindre des capacités d'intelligence artificielle, tandis que dans la solution Deep Edge AI, l'appareil embarqué lui-même peut exécuter l'intelligence artificielle localement. perception de l'environnement en temps réel, interaction homme-machine, contrôle de la prise de décision et autres fonctions.
Déplacer le processus de raisonnement vers l'informatique de pointe apportera certains avantages, tels que la réactivité du système, une meilleure protection de la confidentialité des informations des utilisateurs (toutes les données ne doivent pas être transmises au cloud via plusieurs systèmes) et des coûts de connexion et une consommation d'énergie inférieurs.
Selon les résultats de la recherche d'ABI, les expéditions mondiales d'appareils Deep Edge AI atteindront 2.5 milliards d'unités d'ici 2030. STMicroelectronics a remarqué qu'il existe de plus en plus de communautés et d'écosystèmes entourant la technologie Deep Edge AI, en se concentrant sur l'indépendance, la faible consommation et la rentabilité. solutions embarquées. En tant que principal promoteur de cette tendance, STMicroelectronics a investi beaucoup de ressources dans l'IA, visant à aider les développeurs de systèmes embarqués basés sur des microcontrôleurs/microprocesseurs (série STM32) et des capteurs (MEMS, ToF…) Déploiement rapide d'applications d'IA. STMicroelectronics fournit un ensemble d'outils d'IA pour la série STM32 et les capteurs MEMS qui intègrent le noyau d'apprentissage automatique (MLC), ce qui peut accélérer le cycle de développement et optimiser le modèle d'IA formé (STM32Cube.AI).
En tant que technologie générale, l'intelligence artificielle a réalisé des réalisations remarquables dans de nombreux domaines. Nous pensons que de plus en plus de terminaux intelligents auront un impact plus direct et positif sur la vie humaine.
3. Déploiement rapide d'applications d'IA à travers l'écosystème de STMicroelectronics
STMicroelectronics fournit un écosystème de matériel et de logiciels pour aider à développer rapidement et facilement une variété d'algorithmes Deep Edge AI pour les capteurs et les microcontrôleurs.
L'apprentissage automatique dans les MEMS capteur L'écosystème aide les concepteurs à utiliser l'IA à la périphérie pour mettre en œuvre des gestes, la reconnaissance d'activités, la détection d'anomalies, etc. via un classificateur d'arbre de décision exécuté sur un moteur de capteur intégré appelé Machine Learning Core (MLC).
Par conséquent, les développeurs de solutions IoT peuvent déployer n'importe lequel de nos capteurs (intégrés au noyau d'apprentissage automatique) dans l'environnement de prototypage rapide pour développer rapidement des applications à très faible consommation d'énergie à l'aide des outils UNICO-GUI.
Grâce à la conception intégrée du capteur à faible consommation, à la détection d'événements d'IA avancée, à la logique de réveil et aux fonctions informatiques de pointe en temps réel, le MLC dans le capteur réduit considérablement la quantité de transmission de données système et réduit la charge de traitement du réseau.
Si les développeurs décident de développer une solution basée sur le cœur de l'apprentissage automatique dans le capteur, ils ont besoin d'un nouvel ensemble de méthodes pour publier leurs applications.
Si vous souhaitez créer un algorithme d'apprentissage automatique, le point de départ est la donnée et sa définition de la classe (utilisée pour décrire le problème complexe à résoudre). Vous pouvez suivre cinq étapes pour créer et exécuter des applications d'IA dans le capteur. UNICO-GUI est une interface utilisateur graphique qui peut prendre en charge les cinq étapes, y compris la génération de l'arbre de décision.
Afin d'aider les développeurs à déployer rapidement des modèles d'IA formés sur STM32, nous avons développé un outil facile à utiliser et efficace, STM32Cube.AI (également connu sous le nom de X-CUBE-AI). X-CUBE-AI peut analyser et convertir le réseau de neurones formé en code de langage C optimisé et tester automatiquement par rapport aux cibles STM32. Bien sûr, X-CUBE-AI est un outil très puissant, et d'autres fonctionnalités seront introduites dans les articles suivants.
Afin de montrer comment plusieurs applications d'IA différentes peuvent s'exécuter directement sur STM32 et d'accélérer le processus de développement, de vérification et de déploiement des développeurs embarqués STM32, STMicroelectronics fournit de nombreuses applications d'IA comme référence.
Les développeurs peuvent effectuer un développement secondaire basé sur ces packages logiciels d'application d'IA intégrés pour mettre en œuvre rapidement le déploiement de modèles personnalisés.
Plus de détails seront introduits dans les articles suivants.
Les outils de développement d'IA et les progiciels d'application embarqués sont résumés comme suit
Logiciel embarqué
Là où il y a STM32, il y a Deep Edge AI.
Tous les MCU de STM32 prennent en charge le déploiement de modèles d'IA. Pour les MCU à faible puissance de calcul, les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) sont pris en charge. Pour les MCU avec une puissance de calcul plus élevée, les modèles de réseau neuronal (DL) sont également pris en charge.
La liste des cartes d'évaluation pouvant exécuter les exemples d'application est résumée ci-dessous.
Outil d'évaluation de produit
4. Vous voulez plus de détails ?
Nous publierons une série d'articles détaillant les résultats des efforts de STMicroelectronics dans le domaine de l'IA Deep Edge.
Vous êtes invités à expliquer ce que vous voulez savoir sur STMicroelectronics AI dans les commentaires, et nous vous présenterons un contenu plus passionnant.